節(jié)省1.8萬億人力成本，車路協(xié)同下的無人駕駛物流破局之路

　　沒有人會忽視車路協(xié)同這樣一個萬億級市場。

　　根據(jù)瑞銀證券估算，2022年到2040年，路側(cè)端投資的累計市場規(guī)模將擴大至1.7萬億元人民幣，加上云平臺領(lǐng)域3000億元左右的投資，未來近20年內(nèi)，車路協(xié)同整個路側(cè)端的投資額有望達到2萬億元的規(guī)模。

　　這是一塊尚未被瓜分的巨大蛋糕，在火熱的自動駕駛單車智能路徑之外，智慧道路等基礎(chǔ)設施的建設同樣具備廣闊的市場前景和想象空間。

　　“未來5-10年，車路協(xié)同下的無人駕駛真正需求在貨運領(lǐng)域。”瑞銀證券亞太區(qū)工業(yè)及基礎(chǔ)設施行業(yè)主管徐賓告訴HD Auto，到2030年，僅無人貨運領(lǐng)域就有1.8萬億元人力成本的節(jié)省空間。

　　目前來看，車路協(xié)同提供直接面向消費者的服務還需要更多時間去探索，其深入Robotaxi這樣無人載客領(lǐng)域更是需要很長的一段路要走。

　　物流降本是剛需

　　覬覦這塊蛋糕的不是一兩家公司，有BAT這樣的科技公司，還包括華為、大唐這樣的通信企業(yè)，以及聯(lián)通、移動等巨頭，當然也少不了福特、通用、吉利等汽車公司。這些公司都是探索車路協(xié)同的先行者。

　　然而，首先需要明確的是，道路有天然壟斷性，政府部門及其下屬的交通集團仍舊是智慧道路建設投入的主體和規(guī)范標準的制定者。

　　從大局來看，包括各類傳感器、邊緣計算單元以及5G技術(shù)在內(nèi)的智慧道路是中國新基建的重要組成部分。根據(jù)瑞銀的預測，傳統(tǒng)道路進行智慧化升級對于經(jīng)濟的拉動作用明顯，GDP乘數(shù)效應明顯，帶動制造業(yè)等其他產(chǎn)業(yè)的回暖。

　　同時短期而言，降低物流成本是未來5-10年車路協(xié)同的真正需求。

　　“在未來的五年或者在2030年前，我們更多先看到的是在一些個別的路段上面實現(xiàn)了無人化的貨運?！毙熨e對HD Auto表示，在貨車高運量需求、經(jīng)濟效益也比較高的路段可能會率先布局，如某個工業(yè)園區(qū)連接到港口這兩個地點之間，需要貨車經(jīng)常來回運輸。

　　到2030年，無人貨運的道路應用也不算是特別廣泛，但即使如此，瑞銀測算整個市場仍有1.8萬億元的降本空間，前提是貨車真正實現(xiàn)全無人，沒有一個司機，哪怕是安全員。

　　在未來幾年內(nèi)，有人和無人真的是“1”和“0”的關(guān)系，要么有駕駛員，要么車上沒有任何人?，F(xiàn)在大部分的自動駕駛、無人駕駛，哪怕所謂的無人駕駛，很多車上都有一個安全員，這不是完全無人化，也節(jié)省不了成本。

　　同時，對于Robotaxi的無人載客而言，車路協(xié)同更多是錦上添花，暫時還不是它的剛需。現(xiàn)階段即使Robotaxi真正落地了，很多人如果要去500公里以外的城市，最好的方法是乘一段高鐵，下來以后再換一個無人駕駛的車，而不是直接從出發(fā)點坐無人駕駛的車。

　　另一方面，車路協(xié)同下的無人貨運還有“0”和“1”之間的“0.5”選項，也就是列隊跟馳。即在一個車隊中，第一輛卡車需要司機或者說安全員，但后面的司機就可以全無人。這樣一個過渡的方式也能夠有效降低成本，而對于客運車輛來說，這樣的模式?jīng)]有特別大的意義。

　　基于這樣的考量，無論是政府還是物流公司，都有動力推動車路協(xié)同在無人貨運領(lǐng)域的落地，有效降低成本。

　　當然，如果不涉及全無人駕駛，為消費者提供信息傳遞、播發(fā)的服務和功能是目前許多科技公司和車企正在努力推進的方向。

　　以福特汽車為例，今年6月15日，無錫、長沙和廣州三城之后，福特宣布車路協(xié)同系統(tǒng)落地西安，攜手合作伙伴四維圖新幫助車主解決“等燈”難題。

　　按照未來的設計，車路協(xié)同可使得車與車(V2V)、車與智能基礎(chǔ)設施(V2I)、車與人(V2P)之間進行“實時對話”。目前福特的系統(tǒng)屬于V2I范疇，采用基于現(xiàn)有商用4G蜂窩網(wǎng)絡的通信模式，即通過車輛、智能基礎(chǔ)設施以及城市交通云控平臺之間的互聯(lián)，也就是“車-路-云”雙向通信，為車主及時推送前方的交通信息，從而提升行車安全性和通行效率。

　　不過，要實現(xiàn)單車智能和車路協(xié)同兩者的打通并不是一朝一夕就能成功的事。

　　單車智能和車路協(xié)同不是非A即B

　　當提到自動駕駛的時候，很多人會把單車智能和車路協(xié)同分成兩條路線，目前來看這并沒有太大的問題。

　　不過就像是電動汽車領(lǐng)域的充電和換電，兩者相互競爭，同時又互為補充，單車智能和車路協(xié)同兩者的路線差異并不是你死我活的零和博弈。又好比現(xiàn)在道路上的路燈和汽車本身自帶的車燈，在黑夜中安全駕駛車輛，離不開任何一個。

　　自動駕駛最大的瓶頸永遠是安全問題，無論是車輛自身采集信息還是路端信息采集之后和車輛進行交互，都是為了增加安全冗余，如果雙方能夠有效融合在一起，這將是更完美的方案。

　　正如前百度智能交通產(chǎn)品研發(fā)總經(jīng)理陶吉所言，單車智能+車路協(xié)同是中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的最優(yōu)解。車路協(xié)同擁有的超視距感知，能夠很好地補足L3、L4級自動駕駛的感知能力，讓自動駕駛更安全更智能。

　　但是，想要實現(xiàn)車路協(xié)同和單車智能的打通，甚至讓前者參與到后者的決策中去，并不是一件容易的事情。

　　從路端采集到云端處理，最后傳遞給車端的信息是一個信號，而非原始的圖像或者感知信息，這反過來也要求云端對于原始信息的處理能力足夠準確和高效。否則這個冗余補充對于自動駕駛而言暫時頗為雞肋。

　　“一旦要影響到駕駛者的決策，或者要代替駕駛者的決策的時候，數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)的一致性、及時性要做到非常高。”福特中國智能網(wǎng)聯(lián)產(chǎn)品交付高級經(jīng)理范衡告訴HD Auto，現(xiàn)在數(shù)據(jù)的質(zhì)量還沒有到達要求，協(xié)同性也不高，并不是說基建做得不夠智能，更需要對基礎(chǔ)設施進行持久且高昂的運營投入。

　　數(shù)據(jù)協(xié)同能力是駕駛汽車的用戶無法感知的，但又是隱藏在水面之下真正問題?，F(xiàn)在的AI和機器學習技術(shù)是過剩的，車路協(xié)同最大的困難并不在于技術(shù)本身，而是怎么樣把有用的數(shù)據(jù)從城市海量的數(shù)據(jù)當中挖掘出來，匯總起來。

　　有人已經(jīng)在嘗試解決這個問題。今年8月，中智行聯(lián)合天翼交通在蘇州上線了“輕車·熟路”車路協(xié)同自動駕駛系統(tǒng)。

　　據(jù)悉，這套系統(tǒng)在感知上實現(xiàn)了99.99%召回率、全路段厘米級的位置精度以及毫秒級的時間精度，通訊上引入5G切片保證了空口時延99分位（即99%的情況下)<30ms、端到端99分位延遲<240ms，穩(wěn)定性上可支持7*24小時地穩(wěn)定運轉(zhuǎn)。這在一定程度上解決了感知準確性、通訊可靠性和系統(tǒng)穩(wěn)定性等問題。

　　單純的數(shù)據(jù)確實讓非專業(yè)人士難以理解，為此，中智行發(fā)布了一個視頻，測試車輛在遮蔽了車端全部傳感器的前提下，單純依靠路段感知，實現(xiàn)蘇州高鐵新城核心區(qū)域內(nèi)公開道路上長距離長時間L4級別自動駕駛。

　　毫無疑問，這一個大膽且有益的嘗試。據(jù)HD Auto了解，中智行和天翼交通還在探索車路協(xié)同“數(shù)字化運營”的商業(yè)模式。

　　相較于可預見的物流降本，這將是一條更為艱難而漫長的探索之路。在車路協(xié)同之外，還有更廣闊的生態(tài)等著孤勇者們?nèi)ラ_疆拓土。